TOKEN = 'test_token', # 可以自定义Token内容，进行访问控制
PORT = 8000, # 端口号
ROOT_PATH = '.', # 设置检测图片的根目录

FORMAT_SIZE = (64, 64), # 分类器常用采样尺寸，通常不需要修改

RECOMMEND_TYPE_COUNT = 4, # 推荐类型的数量，默认为4

TMP_DIR = './tmp', # 矫偏、降噪、去背景纹理、文字信息提升后图片的存储位置
DESKEW_LIMIT = 1, # 需要矫偏临界值，默认为1度，超过则进行矫偏
DESKEW_NO_BIAS = False, # 是否关闭偏置矫偏，默认不关闭
USE_DESKEW = True, # 是否需要矫偏，默认True为是
USE_CLEANER = True, # 是否需要降噪、去背景纹理、文字信息提升，默认True为是

# 指定需要加载的模型和标签数据文件
DOCUMENT_CLF: {
    "MODEL": "DocumentClassifier/model.h5",
    "LABELS": "DocumentClassifier/labels.pkl"
}
LAYOUT_CLF: {
    "MODEL": "LayoutClassifier/model.h5",
    "LABELS": "LayoutClassifier/labels.pkl"
}
TYPE_CLF: {
    "MODEL": "TypeClassifier/model.h5",
    "LABELS": "TypeClassifier/labels.pkl"
}
# 指定矫偏训练的模型文件
TEXTDESKEW_MODEL = "Preprocessing/textdeskew.h5"
# 指定区域检测的模型存放目录
AREA_DETECT_MODELS_DIR = "AreaDetect/models/"

AREA_DETECT_FORMAT_SIZE = (128, 128), # 检测器常用采样尺寸，通常不需要修改

# 注：仅在调用完整流水线操作的时候需要进行该项配置
AREA_DETECT_BRANCH = dict(
    # 文本图片集目录名称，该变量的值对应TypeClasifier训练集中的文本类型图片集的目录名称
    # 根据实际情况填写，如对应目录名为“文件”或“非照片”，则填写“文件”或“非照片”
    TEXT_IMAGE='文本图片',
    # 非证件集目录名称，该变量的值对应DocumentClassifier训练集中的非证件类型图片集的目录名称
    # 根据实际情况填写，如对应目录名为“非证件”或“0”，则填写“非证件”或“0”
    NON_DOCUMENT='非证件',
    # 封面图片集目录名称，该变量的值对应LayoutClassifier训练集中的封面类型图片集的目录名称
    # 根据实际情况填写，如对应目录名为“封面”或“1”，则填写“封面”或“1”
    # 可以设置多个名称，但相应的 AREA_DETECT_MODEL_DICT 也许要采用该设置
    FRONT_COVER='封面,封面且封底'
),

# 定义区域检测时各类型对应的检测器模型名称「位置在AreaDetect/models下，无扩展名」
# 如没有设置或设置为None则返回 Boxs 为 []，其中 Key 为对应类型的训练集目录名称，
# value 为对应的检测器模型名称，注：仅在调用完整流水线操作的时候需要进行该项配置
AREA_DETECT_MODEL_DICT = {
    '封面,封面且封底': 'layout',
    '非文本图片': None,
    '营业执照': 'business_license',
}

# 定义区域检测切片模型名称「位置在AreaDetect/models下，无扩展名」
# 如没有设置或设置为None则不会对其进行操作，其中 Key 为对应类型的训练集目录名称，
# value 为对应的检测器模型名称，注：仅在调用完整流水线操作的时候需要进行该项配置
AREA_DETECT_SLICE_MODEL_DICT = {
    '身份证': 'slice'
}

# 定义区域检测时各类型的分类标签名，如"身份证": ["姓名", "身份证号"] 分别对应用户标记的颜色
# 注：如一种证件有多个标签，在训练模型时应该给出对应数的颜色，而颜色的顺序将对应标签的顺序
# 例如
# 训练命令：./trainingareadetect.py 身份证-原图 身份证-标记 idcard.h5 "255 0 0 255 255 0"
# 分类标签："身份证": ["姓名", "身份证号"]
# 则颜色 (255, 0, 0) 对应姓名；颜色 (255, 255, 0) 对应身份证号
AREA_DETECT_LABELS_DICT = {
    '营业执照': ['公司名称']
}
